Experimental probabilistic hazard information in practice: Results from the 2008 EWP Spring Program
Notice bibliographique
Résumé
The National Oceanic and Atmospheric Administra-tion’s (NOAA) National Weather Service (NWS) has recently transitioned to ”storm-based ” warnings from county-based warnings. These warnings are increasingly used by graphical applications for television, the Inter-net, and cell phones to better communicate specific in-formation about hazardous weather. With the rapid up-dates in technology and communication, the NWS can continue to build upon the storm-based warnings to bet-ter communicate specifics in uncertainty, space, and time to advanced and special-need users. During the 6 week period of 27 April-7 June 2008, the NOAA Hazardous Weather Testbed in Norman, OK hosted multiple visiting NWS and Environment Canada forecasters for the Experimental Warning Program. The forecasters had the opportunity to issue probabilistic guidance on several real-time severe weather events across the continental United States and an archive event from 13 August 2007 in northeast North Dakota. Each forecaster was asked to identify areas of a storm where a threat was possible, either at the current time or near future (less than 60 min) and determine a probability as-sociated with that threat (current and at a chosen future time). The project focused on three different threats: Tor-nado, Hail (greater than.75 in), and Wind (greater than 50 kts). Probabilistic hazard forecasts made throughout the six week period and from the archive event will be compared to storm data as well as the high resolution data from the Severe Hazards Analysis and Verification Experiment (SHAVE) to determine skill and reliability of the forecasts and how this guidance should be updated for future use. In addition, feedback from visiting fore-casters concerning product use and workload as well as societal impacts of such products are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».